什麼是邊緣AI設備的大型語言模型？
邊緣AI設備的大型語言模型是緊湊、優化過的語言模型，專為在智慧型手機、物聯網設備、嵌入式系統和邊緣伺服器等資源受限的硬體上高效運行而設計。這些模型利用先進的壓縮技術、高效的架構和優化的推理，提供強大的AI功能，同時最大限度地減少記憶體使用、計算需求和功耗。它們實現了即時AI處理、降低延遲、透過設備內計算增強隱私以及離線功能——使其成為從智慧助理到自主系統和工業物聯網部署等應用不可或缺的一部分。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1是Meta開發的多語言大型語言模型系列，具有8B、70B和405B參數大小的預訓練和指令微調變體。這款8B指令微調模型針對多語言對話用例進行了優化，在常見行業基準測試中超越了許多可用的開源和閉源聊天模型。該模型在超過15兆個公開可用數據標記上進行了訓練，採用了監督式微調和帶有人類回饋的強化學習等技術，以提高實用性和安全性。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：高效多語言邊緣智慧
Meta Llama 3.1 8B Instruct是一款指令微調模型，憑藉其緊湊的80億參數架構，針對邊緣AI部署進行了優化。該模型提供卓越的多語言對話能力，同時保持高效的資源利用，使其成為計算能力有限的邊緣設備的理想選擇。它在超過15兆個公開可用數據標記上進行了訓練，採用了監督式微調和帶有人類回饋的強化學習，在行業基準測試中實現了最先進的性能。憑藉33K的上下文長度以及在SiliconFlow上輸入和輸出均為$0.06/M標記的競爭性定價，該模型為需要多語言支援、文本生成和程式碼理解的邊緣AI應用提供了卓越的價值。其知識截止日期為2023年12月，確保了邊緣應用的最新資訊。
優點
- 緊湊的8B參數，非常適合邊緣部署。
- 卓越的多語言對話能力。
- 在15兆+標記上進行RLHF訓練，以提高安全性和實用性。
缺點
- 知識截止日期為2023年12月，可能限制最新資訊。
- 不具備原生視覺能力（僅限文本模型）。
我們為何喜愛它
- 它以緊湊的8B形式提供了Meta的尖端AI技術，使強大的多語言對話在邊緣設備上以最少的資源開銷實現。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的小型模型，擁有90億參數。該模型繼承了GLM-4-32B系列的技術特性，但提供了更輕量級的部署選項。儘管規模較小，GLM-4-9B-0414在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形生成和基於搜尋的寫作任務中仍然展現出卓越的能力。該模型還支援函數調用功能，使其能夠調用外部工具以擴展其能力範圍。
GLM-4-9B-0414：邊緣運算的輕量級強者
GLM-4-9B-0414專為邊緣AI部署而設計，憑藉其90億參數，在效率和能力之間實現了完美平衡。該模型繼承了較大型GLM-4-32B系列的先進技術特性，同時提供了顯著更輕量級的部署選項。它在程式碼生成、網頁設計、SVG圖形生成和基於搜尋的寫作任務中表現出色——使其成為需要創意和技術能力的邊緣應用的理想選擇。該模型的函數調用功能使其能夠調用外部工具，將其功能擴展到基本語言任務之外。憑藉33K的上下文長度以及在SiliconFlow上每百萬標記$0.086的競爭性定價，GLM-4-9B-0414在資源受限的場景中展現出卓越的性能，同時在各種基準測試中保持高能力，使其成為需要多功能AI協助的邊緣AI設備的最佳選擇。
優點
- 9B參數大小最適合邊緣部署。
- 繼承了先進的GLM-4-32B系列能力。
- 在程式碼生成和創意任務中表現出色。
缺點
- 在SiliconFlow上，每百萬標記$0.086，成本略高於競爭對手。
- 不專精於高級推理任務。
我們為何喜愛它
- 它將企業級GLM能力帶到邊緣設備，以輕量級的9B套件提供卓越的程式碼生成和函數調用，並針對資源受限的環境進行了優化。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL是通義系列的新成員，具備強大的視覺理解能力。它能分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長影片並捕捉事件。它能夠進行推理、操作工具、支援多格式物體定位，並生成結構化輸出。該模型已針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：多模態邊緣視覺智慧
Qwen2.5-VL-7B-Instruct代表了為邊緣AI部署優化的視覺語言模型的前沿。該模型僅有70億參數，卻提供了強大的視覺理解能力，使其能夠分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長影片並捕捉複雜的視覺事件。該模型在多模態推理、工具操作、多格式物體定位和結構化輸出生成方面表現出色。其視覺編碼器已針對效率進行了專門優化，並透過動態解析度和幀率訓練實現了卓越的影片理解。在SiliconFlow上，每百萬標記$0.05——是我們前三名中最具成本效益的選項——且具有33K的上下文長度，Qwen2.5-VL-7B-Instruct為需要視覺AI能力的邊緣設備提供了卓越的價值，適用於從智慧攝影機到自主系統和視覺檢測應用。
優點
- 緊湊的7B參數，具備完整的視覺語言能力。
- 分析圖像、影片、圖表和複雜佈局。
- 優化的視覺編碼器，提高邊緣效率。
缺點
- 相較於9B模型，參數數量較少可能限制某些複雜推理。
- 視覺處理在邊緣設備上可能仍需要GPU加速。
我們為何喜愛它
- 它以7B套件將專業級視覺語言理解帶到邊緣設備，以無與倫比的SiliconFlow價格點實現了優化視覺處理的多模態AI應用。
邊緣AI大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的邊緣優化大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct提供卓越的多語言對話能力。GLM-4-9B-0414在程式碼生成和函數調用方面提供了最佳平衡。Qwen2.5-VL-7B-Instruct為多模態邊緣應用提供了無與倫比的視覺語言能力。這種並排比較有助於您為特定的邊緣AI部署需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | 聊天 | $0.06/M Tokens | 多語言邊緣對話 |
| 2 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 聊天 | $0.086/M Tokens | 程式碼生成與函數調用 |
| 3 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言 | $0.05/M Tokens | 多模態視覺理解 |
常見問題
我們2025年邊緣AI設備的三大推薦是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-VL-7B-Instruct。這些模型都因其在性能和效率方面的卓越平衡、緊湊的參數數量（7-9B）以及針對資源受限邊緣部署場景的優化而被選中。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是需要視覺能力的邊緣AI設備的最佳選擇。它以緊湊的7B參數套件提供強大的視覺理解能力，能夠分析圖像、影片、圖表和佈局，同時透過其優化的視覺編碼器保持效率。在SiliconFlow上，每百萬標記$0.05，它也是智慧攝影機、視覺檢測系統和自主設備等多模態邊緣應用中最具成本效益的選項。